自然语言通用算法：解锁人工智能语言奥秘

### 自然语言通用算法：解锁人工智能语言奥秘 自然语言具有同时处理符号、动作、深度、时间性、颜色和形状等特性。在一些研究中，通过调整面部的极端参数（如眼睛间距、嘴巴大小、鼻子形状等），可以观察到算法的通用结构。视觉结构点的捕捉知识可用于语言思考，因为维度空间由子系统捕捉，这些子系统将刺激传递到中央系统进行解释（只有有语言时才有解释）。例如，面部的三个维度被转化为值，与固定值比较时会产生显著的调制，从而构建出意义。 在通过语言创造意义的过程中，递归和尺度现象十分明显。以“有个男人在山上，我正拿着我的旗帜看着他”这句话为例，意义的创造可以用递归表示。意义创造或许可以用以下方程表示： \[x_{n + 1} = x_n + y_{n + 1}\] 这是分形的典型方程（类似的方程也被称为曼德博集合方程）。语言递归有两个重要作用：一是回应了布朗和伦内伯格对沃尔夫作品的批评，展示了语言现象和心理现象之间的联系；二是证实了他们的发现，即语言会产生特定的认知结构。尽管不同的传统语言会使母语者产生认知差异，但不可否认的是，语言通用结构的递归过程对认知和世界观有着强烈的决定作用。 自然语言通用算法旨在解决人工智能中的一些问题，如歧义性和维度灾难。它并非提供一个解决特定问题的算法，而是描述了在实现特定数据结构或算法背后的本质步骤。以下是通用语言算法的几个关键元素： 1. **公理特征**：语言的分形属性在于其公理特征。语言和植物、动物一样，本身具有递归性，呈现出分支结构，这些结构会展开成两个或更多相似的小部分，并通过自相似模式在不同层次上以对数螺旋的形式组织起来。通过分形的递归属性（\(Z_{n + 1} = Z_n^2 + C\)）来表示公理特征，适用于语言作为一个动态系统。它能在不改变外部环境分形信息的情况下（仅改变函数值），将其传递到中央认知系统。替换过程通过迭代进行，初始条件为一条垂直直线（公理“\(f\)”），应用规则形成两个新分支（\(f = f [+f] [-f]\)），一个向右倾斜，一个向左倾斜，并与上下文保持联系。分形是一种基本形式，在不同尺度上反复出现，通过递归过程定义，能同时结合结构的不规则性和一致性，它解释了动态系统的本质，构成了自然语言的基本结构。 2. **逻辑特征**：逻辑特征（一组规则）通过递归融入自然语言，以重现语言的认知行为。它涵盖了“如果\(P\)那么\(Q\)”的可能知识，将逻辑推理作为接近现实的唯一途径，强调与上下文的直接关系。语言的逻辑特征是人类思维的一部分，它吸收了递归关联值（系列）的分形复杂性，由于一些并非线性系统的元素，呈现出特定的维度。即接收到的刺激（输入）在进入逻辑推理的线性系统构成意义之前，可能形成无意识。公理特征和逻辑特征在意义构建的递归过程中共同作用，但各有其特定的变化特点。在逻辑方面，平克承认递归的存在，当观察到语法句子长度没有上限时，句子会将一个类别的实例纳入另一个类